サプライチェーンは自己最適化されていますか?

近年、AIと機械学習はビジネスの運営に大きな影響を与えています。 また、サプライチェーン計画での意思決定方法にも影響を与えています。 その結果、私たちは現在、組織とともに成長し変化するのに十分なインテリジェンスを備えたサプライチェーン計画システムを持つことができる立場にあります! これには少なくとも3メソッドがあります。次をクリックして詳細を確認してください。 自己修正、自己改善、自己最適化。

自己修正 は、サプライチェーンの基礎となるモデルの修正に重点を置いています。 その結果、サプライチェーンとその仕組みについての多くの仮定がシステムによって検証され、それに応じて修正が行われる可能性があります。 例としては、機器の入手可能性、サプライヤーのリードタイム、および歩留まり係数があります。 自己改善 は、配信パフォーマンスや運用コストなどの特定のKPIを改善するために、ポリシーを変更する方法に焦点を当てています。たとえば、過去および将来のデータに基づいた、さまざまな季節およびさまざまな地域での安全在庫の最高レベルは何ですか。(将来のデータはSCPモデルから取得されます)。最後に、 自己最適化 により、問題を修正するために使用されるアルゴリズムの性質が改善されます。 したがって、毎回同じ手順を展開する代わりに、過去の経験から学び、アルゴリズムの動作を改善できます。 この例は、目的の結果にならない可能性のあるパスをたどらないようにするために、ツリー検索でシステムがタグを残す タグ付き検索 手法です。 これにより、検索のパフォーマンスが大幅に向上し、より最適化された結果が提供されます。 これらのトピックの詳細については、次をクリックしてください Adexa イノベーション。

Adexa 魔神ML

私たちは今、組織自体で成長し変化するのに十分なインテリジェンスを備えている可能性のあるサプライチェーン計画システムを持つ立場にあります!